Sección 1: Introducción a los métodos computacionales
1.1Los métodos computacionales en las Ciencias Sociales: una perspectiva inter y multidisciplinar
- Métodos computacionales aplicados a las Ciencias Sociales
- Ámbitos de aplicación de los métodos computacionales
- Perspectivas que rigen los análisis
1.2Big data e investigación social y periodística
- Técnicas para el abordaje de la Big data.
- Aproximaciones teóricas: el fin de la teoría, según Anderson.
Sección 2: Análisis de textos con métodos asistidos por computador
2.1 Orígenes y conceptos básicos de la estadística textuala través de métodos computacionales
- Breve evolución histórica
2.2La estadística textual: la palabra como objeto de estudio]
- Estadística textual
- Usos de la estadística textual
- Tipos de análisis
2.3*Taller para la construcción de una tabla léxica de forma manual]
- Los pasos preparatorios del análisis.
- El uso del software AntConc.
- Las frecuencias en la lista de palabras.
- La representación gráfica de la tabla léxica: el Análisis Factorial de Correspondencias
**Sección 3: Análisis de redes, visualización y técnicas de análisis en Twitter
** 3.1 Conceptos principales del análisis de redes
- La Teoría de Grafos.
- Principales métricas
- Tipos de software.
3.2*El uso de Gephi en los métodos computacionales
- Contexto del software
- La interfaz de Gephi.
- Caso práctico.
- Interpretación de las relaciones y la visualización
Sección 4:Introducción al machine learning
4.1 Machine learning, algoritmos e inteligencia artificial
- Machine learning en los métodos computacionales
- Aplicaciones del Machine learning
- Relación con las Ciencias Sociales
4.2Analítica predictiva sobre datos de encuestas]
- Los pasos de un proyecto basado en analítica predictiva.
- Uso de Jupyter Notebook.
- Estructuras de los datos.
- Paquetes básicos de Numpy.
